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从其链接查看 GitHub 拉取请求,阅读 PR 描述,仅在有用时在本地检查代码,并从安全和运行时安全的角度判断更改是否可以安全运行。仅在用户粘贴 PR URL 后使用。一次处理一个 PR,从概要和讨论开始,并与用户一起保留所有 GitHub 审查和合并操作。
从其链接查看 GitHub 拉取请求,阅读 PR 描述,仅在有用时在本地检查代码,并从安全和运行时安全的角度判断更改是否可以安全运行。仅在用户粘贴 PR URL 后使用。一次处理一个 PR,从概要和讨论开始,并与用户一起保留所有 GitHub 审查和合并操作。
将实验室仪器输出文件(PDF、CSV、Excel、TXT)转换为同素异形简单模型 (ASM) JSON 格式或扁平化 2D CSV。当科学家需要标准化 LIMS 系统、数据湖或下游分析的仪器数据时,可以使用此技能。支持自动检测仪器类型。输出包括完整的 ASM JSON、易于导入的扁平化 CSV 以及可供数据工程师导出的 Python 代码。常见的触发因素包括转换仪器文件、标准化实验室数据、准备上传到 LIMS/ELN 系统的数据或为生产管道生成解析器代码。
Vercel Engineering 的 React 和 Next.js 性能优化指南。在编写、审查或重构 React/Next.js 代码时应使用此技能,以确保最佳性能模式。触发涉及 React 组件、Next.js 页面、数据获取、捆绑优化或性能改进的任务。
开发 PinchTab 项目并为其做出贡献。在处理 PinchTab 源代码、添加功能、修复错误、运行测试或准备 PR 时使用。触发“在pinchtab上工作”、“pinchtab开发”、“为pinchtab做出贡献”、“修复pinchtab错误”、“添加pinchtab功能”。
当您需要询问有关代码库的问题或使用知识图理解代码时使用
帮助开发者使用python-binance库在币安上进行交易。当代码导入 Binance、引用 Client/AsyncClient 或询问 Binance API 交易、市场数据、Websockets 或账户管理时使用。 --- # python-binance SDK 用于币安加密货币交易所的非官方 Python SDK。超过 797 种方法,涵盖现货、保证金、期货、期权、投资组合保证金和 WebSocket API。 ## 设置 ```python from binance import Client, AsyncClient # 同步客户端 client = Client(api_key, api_secret) # 异步客户端 client = wait AsyncClient.create(api_key, api_secret) # 测试网客户端 = Client(api_key, api_secret, testnet=True) # 演示/纸质交易 client = Client(api_key, api_secret, demo=True) # RSA 密钥认证 client = Client(api_key, private_key=open("key.pem").read()) # 其他 TLD(币安美国、日本等) client = Client(api_key, api_secret, tld="us") ``` ## 关键模式 1. **所有方法都返回纯 Python 字典** — 不是自定义对象。使用 `response["key"]` 访问字段。 2. **`**params` kwargs** — 大多数方法接受额外的 Binance API 参数作为关键字参数。 3. **同步/异步奇偶校验** — `Client` 和 `AsyncClient` 具有相同的方法名称。使用“await”进行异步。 4. **Enums** — 从 `binance.enums` 导入或直接使用字符串值(`"BUY"`、`"LIMIT"` 等)。 ## 方法命名约定 这是最重要的模式 — 它可以让您推断方法名称: |前缀|域名 |示例| |--------|--------|---------| | `get_*` / `create_*` / `cancel_*` |现货| `get_order_book()`、`create_order()` | | `期货_*` |美元期货 | `futures_create_order()` | | `futures_coin_*` | Coin-M 期货 | `futures_coin_create_order()` | | `保证金_*` |保证金| `margin_borrow_repay()` | | `选项_*` |普通期权 | `options_place_order()` | | `papi_*` |投资组合保证金 | `papi_create_um_order()` | | `ws_*` | WebSocket 增删改查 | `ws_create_order()` | | `订单_*` |订单帮手| `order_limit_buy()` | | `流_*` |用户数据流| `stream_get_listen_key(
根据 Jira 票证要求和 Confluence 相关文档创建分为前端/后端/基础设施的实施计划的规划技能。它假设上一步已经获得了Jira Ticket信息和Confluence搜索结果,并输出结构化的实施计划。用于“计划”、“实施计划”和“任务划分”等上下文中。
修改前对代码库进行分类,以选择合适的开发方法
在 n8n Code 节点中编写 JavaScript 代码。在 n8n 中编写 JavaScript、使用 $input/$json/$node 语法、使用 $helpers 发出 HTTP 请求、使用 DateTime 处理日期、排除代码节点错误或在代码节点模式之间进行选择时使用。
当用户要求“找工作”、“搜索符合我期望的工作”、“找到符合我期望的最佳工作”、“求职”、“搜索工作平台”、“将工作与我的个人资料匹配”、“查找 AI 工程师工作”、“查找 ML 工程师工作”、“搜索高级软件工程师职位”、“查找有签证担保的工作”或提及求职、工作匹配、职业搜索或工作平台抓取时,应使用此技能。
为不熟悉的存储库生成全面的分层代码映射。昂贵的操作 - 仅在明确要求提供代码库文档或初始存储库映射时使用
在构建 App Store 屏幕截图页面、为 iOS 应用程序生成可导出的营销屏幕截图或使用 Next.js 创建程序化屏幕截图生成器时使用。在应用商店、屏幕截图、营销资源、html 到图像、手机模型上触发。
skill-sample/ ├─ SKILL.md ⭐ 必备:技能说明入口:用途 / 安装 / 用法 / 示例 / 依赖 ├─ manifest.sample.json ⭐ 推荐:机器可读元信息:用于索引 / 校验 / 自动填表 ├─ LICENSE.sample ⭐ 推荐:授权与使用范围:开源 / 限制 / 商用说明 ├─ scripts/ │ └─ example-run.py ✅ 可运行示例脚本:让用户导入后立刻验证“能用” ├─ assets/ │ ├─ example-formatting-guide.md 🧩 输出规范:统一排版 / 结构 / 风格 │ └─ example-template.tex 🧩 模板资源:报告/文档模板,快速生成标准产物 └─ references/ 🧩 参考资料库:方法论 / 结构指南 / 最佳实践 ├─ example-ref-structure.md 🧩 结构参考:章节框架 / 目录组织 ├─ example-ref-analysis.md 🧩 分析参考:常用套路 / 指标口径 └─ example-ref-visuals.md 🧩 视觉参考:图表规范 / 可视化建议
更多 Agent Skills 规范 详见Anthropic官方文档:https://agentskills.io/home
├─ ⭐ 必备:YAML Frontmatter(必须存在,放在文件最顶部) │ ├─ ⭐ name :技能唯一名;须符合命名规则,并建议与目录名一致 │ └─ ⭐ description :技能描述;建议包含触发关键词(便于检索/匹配) │ ├─ ✅ 可选:Frontmatter 扩展字段(规范允许,但非强制) │ ├─ ✅ license :许可证标识(也可配合单独 LICENSE 文件) │ ├─ ✅ compatibility :兼容性/运行环境要求(仅在确实有限制时写) │ ├─ ✅ metadata :任意键值对(如 author/version/source_url 等) │ └─ 🧩 allowed-tools :允许工具白名单(规范标注为 experimental) │ └─ ✅ 推荐:Markdown 正文(自由格式,但建议按“渐进式披露”组织) ├─ ✅ Overview / Purpose :一句话说明目标 + 不做什么(边界) ├─ ✅ When to use :触发条件/适用场景(让模型/用户知道何时调用) ├─ ✅ Step-by-step :步骤化流程(最好 3–6 步,保证可复现) ├─ ✅ Inputs / Outputs :输入格式、输出格式、产物位置(文件/文本/JSON等) ├─ ✅ Examples :至少 1 个可复制示例(越“能跑”越好) ├─ 🧩 Files & References :引用assets/、references/、scripts/(相对路径) ├─ 🧩 Edge cases :边界情况/限制(大文件、速率限制、失败回退) ├─ 🧩 Troubleshooting :常见错误与解决(依赖缺失、路径不对、权限问题) └─ 🧩 Safety notes :涉及联网/写文件/执行命令时给出提醒(建议写)
在 GitHub 和各类社区里,技能文件分散、难检索、也难判断是否可靠。SkillWink 把开源技能集中整理成可搜索、可筛选、可直接下载使用的技能库,让你更快找到“正好能用”的那一个。并且支持在SkillWink上直接上传skills。
我们提供 AI 语义搜索 + 关键字检索,支持 版本更新与多维排序(下载/点赞/评论/更新),并为每个技能提供 SKILL.md 开放标准与来源信息。你还可以在详情页直接 评论讨论、交流用法与改进建议。
快速上手:
支持下载与导入 skills(.zip/.skill),本地放置后即可生效:
~/.claude/skills/(Claude Code)
~/.codex/skills/(Codex CLI)
~/.gemini/skills/(Gemini CLI)
同一份 SKILL.md 跨平台通用。
你需要了解的:技能是什么、怎么运行的、怎么找、怎么导入、怎么判断可信、怎么参与共建。
这里的“skills(技能)”是一种可复用的任务能力包,通常包含 SKILL.md 说明(用途、输入输出、使用方法)以及可选的脚本/模板/示例文件。
你可以把它理解为:给 AI 助手或工具链用的“插件说明书 + 资源包”,可被反复安装与分享。
技能系统采用“渐进式披露”策略,高效管理上下文信息,具体流程如下:
发现阶段:系统启动时,智能体仅加载各技能的名称与简要描述——信息精简,足以判断其适用场景,避免冗余加载。
激活阶段:当任务需求与某技能描述匹配时,智能体才将对应的完整 SKILL.md 说明文档动态载入上下文。
执行阶段:智能体严格遵循文档指引执行操作,并按需调用关联文件或运行内置代码模块。
核心优势:该设计使智能体始终保持轻量高效,同时具备“按需扩展上下文”的能力,既保障响应速度,又确保复杂任务拥有充分执行依据。
推荐 3 种方式组合使用:
注:以上导入方式文件大小控制在10M之内。
常见路径如下(不同系统略有差异,以你本机为准):
同一份 SKILL.md 通常可以跨工具复用。你在 SkillWink 导入后,也可以查看“放置指引/安装说明”。
可以。很多技能本质是标准化说明 + 资源,只要目标工具支持读取该格式,就能共享使用。
比如:检索类技能 + 写作类技能 + 自动化脚本,形成“发现 → 处理 → 输出”的工作流。
一部分skills来源于公开的 GitHub 仓库。我们会筛掉低质量仓库(至少 2 星),并扫描基本质量指标,还有一部分是SkillWink平台的创作者独立上传的。作为使用者,在安装前应始终审查代码,对安全问题负责。
最常见原因是这几类:
我们会尽量避免。你可以用 排序 + 评论 让“好用的”更靠前: